• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.65-75
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• 2022

2020년 6월 11일 대법원은 대상 사건에 대해 계약특수조건에서 정한 하자보수 보증기간이 지났다고 하더라도 원고가 피고에게 불완전이행으로 인한 채무불이행책임을 주장할 수 있다는 원심의 판단을 정당하다고 판결하였다. 그러나 우리나라 민법학에서 하자담보책임에 대한 제척기간과 채무불이행책임에 대한 소멸시효의 경합이 인정되고, 제척기간과 소멸시효는 법리상 각각의 목적을 가지고 있으므로, 이 둘은 상호 연관 관계에 있음을 전제로 조화롭게 중용하여 판단되어야 한다. 대상 판결이 일반화될 경우 도급계약에서의 하자담보책임에 관한 약정은 더이상 존재할 이유가 없다. 본 연구는 하자담보책임과 채무불이행책임에 대한 일반론 및 선행판례 연구를 통해 대상 판결을 고찰하고, 대상 판결이 일반화될 경우 발생 가능한 문제점 도출하였다. 또한 현실적인 모델을 바탕으로 실무적 개선방안으로 도급계약 약정상 하자담보책임기간의 현실화하고 그 성격의 규정을 명문화할 것을 제시하였다.

• 대한화학회지
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• 제66권3호
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• pp.209-217
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• 2022

본 연구그룹에서는 투명 전도성 기판이 필요 없는 광감응형 전기변색 소자를 개발하였다. 이전의 연구에서 백금 촉매 적용에 의한 빠른 착색 및 탈색을 확인하였고, 저온소성형 WO₃졸과 TiO₂ 졸을 적용하여 플렉시블 필름형 소자를 구현하였으나, 이러한 소자가 4~5 시간 동안 태양광에 노출될 경우 과착색 되어 암막상태에서도 탈색이 되지 않는 현상을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 과착색 현상을 해결하기 위하여 광감응형 전기변색 소자의 전해질에(4-Hydroxy-2,2,6,6-tetramethylpiperidin-1-yl)oxyl (TEMPOL)을 첨가하였다. TEMPOL을 첨가제로 사용한 광감응형 전기변색 소자의 경우 4시간 이상 햇빛에 노출되어도 과착색이 되지 않고, 가역성이 크게 향상되는 것을 확인하였다. 다양한 농도의 TEMPOL을 적용하여 가시광 투과율 변화 및 착/탈색 속도를 비교하였고, 에너지 레벨 관점에서 가능한 TEMPOL의 과착색 방지 메커니즘을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.28-36
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• 2022

현재 조선산업 현장의 자동화, 지능화가 가능해져 작업 생산능력과 비용 경쟁력은 향상되었으나, 산업현장 작업자들의 안전사고 감소율은 여전히 저조한 편이며 안전사고로 인한 피해는 매우 심각하므로 현장에 맞게 개선의 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 조선소의 작업자 보호 및 환경 안전을 위한 스마트 안전모의 개발과 함께 효용성을 검증하기 위해 실증 구역에서 스마트 안전모 간의 커넥티비티 실증을 목표로 한다. 또한, 작업자 보호 및 안전을 위해 스마트 안전모 착용자 간의 다대다 LTE 통신을 구현하고, 조선소 작업장에서 테스트한 결과를 분석하였다. 작업자 간의 원활한 통신을 위해 작업장에서 발생하는 95dB 이상의 충격 소음을 확인하였고, 이를 개선하기 위해 Butterworth, Chevbychev, elliptic 알고리즘으로 필터링 성능을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안한 스마트 안전모 간의 커넥티비티 테스트와 소음저감 방법은 향후 조선산업의 현장 맞춤형 스마트 안전모 고도화 개발로 활용성 및 현장의 안전성을 증대시켜줄 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.101-125
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• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권1호
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• pp.78-92
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• 2022

본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권3호
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• pp.390-405
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• 2022

충북지역 65세 이상 노인들의 조리실습을 병행한 영양교육의 효과를 연구한 결과에서 위생, 식습관, 영양지식, 만족도 모든 항목에서 1, 2차연구에 지속적으로 참여한 지역 (괴산, 보은, 진천)이 위생, 식습관, 영양지식, 만족도 점수 모두 유의적 (p < 0.001)으로 높은 것으로 나타났다. 고령사회에서 65세 이상 인구가 20%이상인 초고령 사회로 빠르게 진입하고 있는 우리나라 농촌지역에서는 고령층의 식생활 향상을 통한 건강증진 및 질병예방을 위한 효과적인 영양교육이 필수적이라 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.211-216
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• 2022

방사선치료에서는 정상조직에 대한 피해를 최소화하면서도 종양조직을 죽이기 위하여 정확한 정도관리 품질보증이 요구된다. 이를 위해서 치료 방사선을 정확하게 계측할 수 있는 선량계가 요구된다. 본 연구에서는 기존 사용되는 검출기 재료로 사용되는 물질보다 저렴하고 제조 공정이 간단하여 기존 물질들을 대체할 수 있는 페로브스카이트 물질에 제조단가를 낮출 수 있고 공정을 간소화 시킬 수 있는 particle in binder(PIB) 방법을 적용하여 민감도가 높은 고효율의 방사선 선량계를 개발하고자 하였다. 고에너지 광자선에 대한 반응특성을 평가함으로써 방사선치료분야에 정도관리 품질보증선량계로 적용 가능한지 적용가능성을 평가하였다. 재현성 평가 결과, 6 MV 에너지에서의 RSD 1.178%로 제시되었고 15 MV에너지에서는 1.141%로 제시되었다. 선형회귀분석에 따른 선형성 평가결과, 6 MV, 15 MV 에너지 각 조건에서 0.9999의 R²값을 제시하였다. 재현성, 선형성 평가결과를 바탕으로 제작된 CsPbBr₃ 선량계의 치료방사선 분야에 정도관리 품질보증 선량계로의 적용가능성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제작된 CsPbBr₃ 선량계는 재현성, 선형성 평가에서 기준이상의 성능을 제시하였으며, 개선을 통하여 치료방사선 정도관리 품질보증 선량계로 활용 가능한 것으로 판단된다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.133-142
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• 2022

본 연구는 고품질의 콘크리트용 순환골재를 생산할 수 있는 타격 완충 장치인 방사형 회전판을 하단에 설치한 임팩트 크러셔를 개발하고 이를 이용하여 생산한 순환굵은골재의 품질성능 향상 효과 및 콘크리트 실험을 통해 적용 가능 여부를 검증하는 것을 목적으로 한다. 그 결과, 절대건조밀도, 흡수율, 마모감량, 입자모양판정실적률, 0.08 mm 체 통과량 시험에서 손실된 양, 알칼리골재반응, 점토덩어리량, 안정성, 이물질함유량 등 모든 항목에서 개선된 품질을 나타내었고 순환골재 품질기준에서 규정하는 기준에 부합하는 것으로 나타났다. 또한, 순환굵은골재를 적용한 콘크리트의 공기량 및 슬럼프는 국내 기준에 모두 부합하며 순환굵은골재의 혼입률에 따른 콘크리트의 재령별 압축강도 특성 실험 결과에 따라 순환굵은골재의 혼입률 60% 까지는 적용이 가능할 것으로 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1643-1652
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• 2022

해양생태계 및 수산자원, 해상안전에 부정적인 영향을 미치는 해양침적쓰레기는 주로 음파탐지기, 인양틀 및 잠수부를 통해 탐지되고 있다. 시간과 비용을 고려하여 최근에는 수중영상과 인공지능을 결합한 방법이 시도되고 시작했다. 본 연구에서는 효율적이고 정확한 해양침적쓰레기 탐지를 위하여, 수중영상과 딥러닝 객체탐지 모델인 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)와 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7)을 학습 및 비교평가를 수행하였다. 유리, 금속, 어망, 타이어, 나무, 플라스틱 등의 객체탐지에 있어, 두 모델 모두 0.85 이상의 Mean Average Precision (mAP@0.5)를 기록하였다. 향후 영상자료 용량이 충분해지면, 보다 객관적인 성능평가 및 모델 개선이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1633-1641
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• 2022

도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.